sklearn——特征選擇
一、關於特征選擇 主要參考連接為：參考鏈接，里面有詳細的特征選擇內容。 介紹 特征選擇是特征工程里的一個重要問題，其目標是尋找最優特征子集。特征選擇能剔除不相關(irrelevant)或冗余(redundant )的特征，從而達到減少特征個數，提高模型精確度，減少運行時間的目的。另一方 ...
原文：sklearn特征選擇和分類模型
sklearn特征選擇和分類模型 數據格式： 這里。原始特征的輸入文件的格式使用libsvm的格式，即每行是label index :value index :value 這樣的稀疏矩陣的格式。 sklearn中自帶了非常多種特征選擇的算法。 我們選用特征選擇算法的根據是數據集和訓練模型。 以下展示chi 的使用例。chi ，採用卡方校驗的方法進行特征選擇。比較適合 型特征和稀疏矩陣。 from ...
2017-07-23 15:29 0 2287 推薦指數：
相關推薦
【sklearn】特征選擇和降維
1.13 特征選擇 sklearn.feature_selection模塊中的類可以用於樣本集上的特征選擇/降維，以提高估計器的精度值，或提高其應用在高維數據集上的性能。 1.13.1 刪除低方差的特征 VarianceThreshold是一種簡單的特征選擇baseline方法。它刪除了方差 ...
sklearn特征選擇方法及參數
本文結合sklearn中的特征選擇的方法，講解相關方法函數及參數的含義。 1. 移除低方差特征 方差越大的特征，可以認為是對目標變量越有影響的特征，是我們需要研究的特征。可以利用 VarianceThreshold，移除方差不滿足一定閾值的特征。 class ...
文本分類特征選擇方法
或一個語料庫中的其中一份文件的重要程度。因為它綜合表征了該詞在文檔中的重要程度和文檔區分度。但在文本分類中 ...
Logistic邏輯回歸 特征選擇 分類
特征選擇很重要，除了人工選擇，還可以用其他機器學習方法，如邏輯回歸、隨機森林、PCA、LDA等。 分享一下邏輯回歸做特征選擇 特征選擇包括: 特征升維 特征降維 特征升維 如一個樣本有少量特征，可以升維，更好的擬合曲線 特征X 升維X/X**2/ 效果驗證，做回 ...
sklearn-特征工程之特征選擇
title: sklearn-特征工程之特征選擇 date: 2016-11-25 22:49:24 categories: skearn tags: sklearn 抄襲/參考資料 使用sklearn做單機特征工程 sckearn中文 周志華《機器學習》 當數據 ...
基於模型的特征選擇詳解 (Embedded & Wrapper)
基於模型的特征選擇詳解 (Embedded & Wrapper) 目錄 基於模型的特征選擇詳解 (Embedded & Wrapper) 1. 線性模型和正則化(Embedded方式) 1.1 L1正則化(Lasso ...
特征選擇- Sklearn.feature_selection的理解
Sklearn的feature_selection模塊中給出了其特征選擇的方法，實際工作中選擇特征的方式肯定不止這幾種的，IV，GBDT等等都ok； 一、移除低方差特征(Removing features with low variance) API函數 ...